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隨著時代的演進，現在要查詢交易資料非常方便。尤其很多買方喜歡看屋主當初買多少，或是賣方喜歡看鄰居賣多少，通常使用內政部實價登錄或樂居查詢，這些資料便能唾手可得。
但在享受便利的同時，務必要有自行辨別資訊的能力。這點非常重要，不然你很容易因錯誤的認知有所誤判。
例如：
附圖是大硯River X刊載的第一手成交資訊。內政部實價登錄及樂居網皆呈述該社區第一手成交單價最高有到47萬多。
當看到這個數字時，要很清楚知道這是不可能的，因為當時推案的時空背景，大概只有國泰Twin Park跟若山系列才有單價4字頭行情。
那麼問題出在哪裡？
品揚研究了一下，發現本案內政部實價登錄系統自動把坪數重複扣掉了，導致單價拉非常高。紅色字體即為品揚計算修正後的正確單價（River X當時成交單價最高約35~36萬）。
至於樂居的部份就很簡單，由於內政部系統價格失真，那麼樂居上的數字自然也會與實際有所偏差。
關於內政部實價登錄門牌揭露
7/1起政府實施實價登錄2.0，其中有一項方針是完整揭露門牌。
對於(社區門牌、坪數完全沒有概念的)消費者來說，現在的系統非常清楚明瞭。但以我這種長年重度查詢內政部實價登錄的人來說，坦白說使用上變複雜了。
因為他把區段查詢功能拿掉，這樣我如果要看單一社區近三年的成交資料，我得往後翻好幾頁才找得到。
例如：
我要查"富宇泰和"近三年的實價登錄。但當搜尋"六家五路一段"時，同時會有周遭社區(如：水林園、三上時上、湛泰、六家匯)一起顯示出來，我得往後翻好幾頁，這會多了些辨別的時間。
但過往當要尋找"富宇泰和"時，僅需輸入"六家五路一段151~180號"就一目了然，因為泰和住家所有戶別都位在這個門牌區間內。
--
總結：
1.政府真的是有朝向"便民"邁進，但對於實事求是的業者來說，整理資料會多花上一些時間。
2.我知道有些人會說："用樂居查詢就好，何必那麼白費功夫"。
痾...如果有徹底用過樂居，你會知道畢竟樂居資料是用系統跑出來的，有時資料並不一定100%正確。真正要抽絲剝繭、釐清校準，還是得以內政部實價登錄為主。
3.往後如果有人想讓自己家便於查詢得到，那麼挑路短的社區即可，整條馬路就只有你一個社區。
4.當年政府擬推動實價登錄時，本來有一派人說："既然要揭露，那就跟國外一樣門牌完整揭露，這樣才有助於民眾的查詢"，但當年被另一派人說："門牌清清楚楚，這樣恐讓民眾顯得沒有隱私"。所以自101/8~110/6長達約九年的時間，內政部實價登錄都是以“門牌區段“作查詢。
但近年隨著民間平台的崛起，建立不動產資訊透明化，政府可能想說門牌區段也沒意思了，加上高房價一直引來民怨（有些民眾抱怨區段門牌的方式讓讀取資料時不清不楚，恐有操作房價的空間），於是乾脆要揭露就全都一起揭。
但實價登錄門牌清楚揭露到底是抑制房價上漲還是……。這不好說，呵呵……
就是買不起，這世代年輕人共同的痛
年輕人省吃儉用，仍敵不過低薪高房價；
就算好不容易存到頭期款，終於有機會貸款買房，
但是您知道嗎？
越晚買房，可能買到不需要的公設就越多。
根據內政部實價登錄資料，住宅大樓公設比分布在30-32%；
根據住展雜誌統計，2019年台北市新建案平均公設34.8%，新北市32.8%，創下歷史新高。
也就是說，
若有一間1千萬元的30坪公寓，公設比30%。
代表實際居住空間為30坪乘以70% (21坪)，剩下的9坪都是公共設施。
計算房屋單價加公設，得到的房價是每坪33萬元；
但如果用實際居住面積計算實坪單價，1千萬元除以21坪等於每坪48萬元，
相對於加計公設的價格漲幅高達45%。
目前多數國家採取實坪制，
日本、英國、馬來西亞及越南等，公設幾乎不計價；中國大陸公設比只落在10%到30%，
香港近年已經逐漸走向實坪計價制。
台灣房價計算的不合理和畸形，可算是另類的「世界獨創」!
即便內政部有交易實價查詢系統、房屋建坪單價計算，還是無法有效遏止房價漲破天的亂象。
內政部徐國勇部長說他有在做，而且做很多，大家要肯定。
請問房價問題，政府如果有在做，成效在哪裡？
內政部花敬群次長說當前不宜打房。
請問為什麼不宜打房？難道房價還不夠高嗎？
徐部長甚至說，土地權狀中都有記載實際得坪數，民眾可以「自行選擇」。
這是多麼「何不食肉糜」的一句話!
年輕人生活已經不容易，政府難道還要將買賣風險及成本轉嫁至弱勢的消費者身上嗎？
內政部推諉政策、無法苦民所苦，怎麼對得起民眾血汗的納稅錢？
#實坪制
#透明房價
#房價灌水
#民眾冤枉錢
Big Data資料加值應用研習班課程分享(105/2/16)
Big Data海量資料的分析概說：
Big Data資料加值應用與相關範例
如何取得Big Data的方式？
開放資料範例
內政部實價登錄、YAHOO股市資料
GOOGLE表單
範例：GOOGLE試算表複選結果資料切割
如何處理與統計分析Big Data？
EXCLE統計函數
範例：黑名單篩選、樂透彩中獎機率
樞紐分析表
範例：銷貨系統分析
開放資料加值應用實例
範例：實價登錄、用EXCEL一鍵批次下載股市資料
EXCLE VBA(與R語言比較)
PowerPivot增益集
海量資料的分析工具-PowerPivot實作演練
視覺化數位儀表與報表–PowerView資料地圖實作
上課影音內容：
01_課程說明與參考書籍
02_問卷結果與檔案下載
03_大數據的定義與成功範例
04_範例_樂透彩機率統計函數說明
05_格式化前七名與VBA設定
06_前七名的VBA程式撰寫說明
07_樂透彩VBA程式說明
08_GOOGLE表單與複選結果切割
09_複選結果切割VBA程式說明
10_複選結果切割註解與按鈕相關
11_黑名單篩選查詢資料說明
12_黑名單篩選查詢VBA程式與進度列
13_台北市實價登錄範例VBA程式解說
14_批次下載股市資料程式說明與結尾
完整連結：
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgzs-Q3byiYPsxtU9N_n81087ggNwggyK
與大數據課程的經驗
超過20年的程式設計與教學經驗(VBA、VB.NET、ASP.NET、JAVA、ANDROID、PHP等)
台北市公務人員訓練處:Big Data資料加值應用
新北市勞工大學：EXCEL VBA大數據自動化進階
東吳大學進修推廣部：EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階與進階)
自強工業基金會：從Excel函數到VBA雲端巨量資料庫應用班
多年的實務與教學經驗所累積的課程範例，最短時間學會處理大數據，以提高效率，正確決策。
Big Data海量資料的分析概說：
根據維基百科：
大數據（英語：Big data或Megadata），或稱巨量資料、海量資料、大資料
指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等；這樣的用途正是大型資料集盛行的原因
維基百科定義
在一份2001年的研究與相關的演講中，麥塔集團（META Group，現為高德納）分析員道格·萊尼（Doug Laney）指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向：
量（Volume，資料大小）
速（Velocity，資料輸入輸出的速度）
多變（Variety，多樣性），合稱「3V」或「3Vs」
另外，有機構在3V之外定義第4個V：真實性（Veracity）
大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
美國在2012年就開始著手大數據，歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中，更強調大數據會是之後的未來石油。
巨量資料應用的成功案例
Google – 流感趨勢預測
Google發現，某些搜尋關鍵字有助於追蹤流感疫情發展，彙總搜尋資料，提供近乎即時的全球流感疫情趨勢預測
Google曾在美國的九個地區做了測試，發現此技術比聯邦疾病控制和預防中心提前7到14天準確預測了流感爆發
阿里巴巴將消費者數據轉化為企業獲利，小額貸款無需抵押和擔保，直接實現了網路數據的價值。截至2013年，阿里小貸累計獲貸客戶數64.2萬家，累計放款1,722億元人民幣
電視新聞與巨量資料結合，2014年春運(36億人次)，百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為，並以易懂的視覺化呈現在人們眼前
吳老師 105/2/15
台北市公務人員訓練處,big data應用,big data定義,big data是什麼,大數據分析教學,excel數據分析,excel數據圖表,大數據應用實例,大數據應用案例,開放資料應用,open data應用
Big Data資料加值應用研習班課程分享(105/2/16)
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開放資料範例
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05_格式化前七名與VBA設定
06_前七名的VBA程式撰寫說明
07_樂透彩VBA程式說明
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09_複選結果切割VBA程式說明
10_複選結果切割註解與按鈕相關
11_黑名單篩選查詢資料說明
12_黑名單篩選查詢VBA程式與進度列
13_台北市實價登錄範例VBA程式解說
14_批次下載股市資料程式說明與結尾
完整連結：
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東吳大學進修推廣部：EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階與進階)
自強工業基金會：從Excel函數到VBA雲端巨量資料庫應用班
多年的實務與教學經驗所累積的課程範例，最短時間學會處理大數據，以提高效率，正確決策。
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大數據（英語：Big data或Megadata），或稱巨量資料、海量資料、大資料
指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
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在一份2001年的研究與相關的演講中，麥塔集團（META Group，現為高德納）分析員道格·萊尼（Doug Laney）指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向：
量（Volume，資料大小）
速（Velocity，資料輸入輸出的速度）
多變（Variety，多樣性），合稱「3V」或「3Vs」
另外，有機構在3V之外定義第4個V：真實性（Veracity）
大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
美國在2012年就開始著手大數據，歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中，更強調大數據會是之後的未來石油。
巨量資料應用的成功案例
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電視新聞與巨量資料結合，2014年春運(36億人次)，百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為，並以易懂的視覺化呈現在人們眼前
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02_問卷結果與檔案下載
03_大數據的定義與成功範例
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